视频大模型

Continual Video-MLLM Adaptation over Evolving Domains

在不断演变的领域上进行连续视频 - MLLM 适应

Rui Cheng, Meixing Shi, Yuxiang Cai, Jingcai Guo, Jianwei Yin, Zhi Chen

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Southern Queensland（南昆士兰大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视频多模态大语言模型对不断演变领域的适应问题，提出分布感知专家路由框架 DAER，通过保持领域隔离的轻量级专家、引入多种路由和优化机制，在域增量基准上评估，结果优于现有方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Moving Alphabet: A Controlled Study of Training Data for Text-to-Video Generation

移动字母表：文本到视频生成训练数据的对照研究

Amber Yijia Zheng, Lu Liu, Raymond A. Yeh, Xi Yin

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；text-to-video(title,abstract)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究文本到视频生成中数据分布和字幕质量对模型的影响，通过移动字母表测试平台进行对照实验，发现视频内容分布、字幕质量很关键，无分类器引导等可部分恢复模型，为相关模型开发提供参考。

Surprise Forcing: What to Remember, When to Skip in Long Video Generation

惊喜强制：长视频生成中该记住什么、何时跳过

Shuwei Shi, Zhen Li, Muyao Niu, Chuanhao Li, Bo Zheng, Kaipeng Zhang, Yinqiang Zheng

机构 * Alaya Lab（阿莱雅实验室） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title)；long video(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究长视频生成中资源分配问题，提出惊喜强制框架，含惊喜门控内存库、基于优先级的替换和相关性感知路由，以及惊喜感知去噪，实验证明该框架提高了长时一致性、视觉质量并保持实时流吞吐量。

Comments Technical report

Learning Explicit Physical Parameter Control and Benchmarking for Video Generation

学习用于视频生成的显式物理参数控制和基准测试

Yanxun Li, Hao Wen, Bingze Song, Jiashu Zhu, Aiming Hao, Chubin Chen, Jintao Chen, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Miao Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对图像到视频生成中物理参数控制问题，引入含密集物理参数化的数据集PhyParam-Dataset，提出物理引导的扩散模型PhyParam，建立基准PhyParam-Bench，通过实验证明该模型能在保持视觉保真度时提升物理一致性。

Comments 23 pages, 11 figures

DeforM: Reasoning-Guided Physics-Aware Video Generation via Spatial-Temporal Masking

DeforM：通过时空掩码实现推理引导的物理感知视频生成

Yunyi Li, Yu Qiao, Yaohui Wang, Xinyuan Chen

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视频生成模型难以生成物理感知视频的问题，提出DeforM框架，引入VLM引导的物理推理模块及两种策略，经实验验证该框架能提高生成变形场景的真实感，优于基线模型。

OmniReasoner: Thinking with Long Audio-Video via Native Tool Use

OmniReasoner：通过原生工具使用进行长音频-视频推理

Yu Chen, Caorui Li, Ziyu Xiong, Yidong Wang, Mingqi Gao, Shuman Liu, Biao Liu, Chunfeng Yang, Anxiang Zeng, Haibo Zhang, Chaofan Chen

专题命中 视频生成 ：video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对长音频-视频推理难题，OmniReasoner提出工具使用后训练框架，通过监督微调与强化学习让全模态语言模型学会调用放大工具，利用TimeAnchor保持时间参数一致性，借助时间增强数据引擎实现可训练，提升了答案准确性与时间定位能力。

FilmWorld: Agentic Novel-to-Film Generation through Dynamic Cinematic World Modeling

FilmWorld：通过动态电影世界建模实现从小说到电影的智能生成

Jialong Zuo, Haotong Zuo, Shiwei Zhang, Xiang Wang, Chen Li, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究如何将小说转化为电影，提出将其形式化为动态电影世界建模，构建FilmWorld系统，两组智能体协作实现各阶段，引入FilmEval评估框架，实验证明该系统性能优于现有技术。

Comments Project Page: https://filmworld-ai.github.io

AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

AniGS：弥合3D场景动画的渲染与扩散先验

Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Waymo（Waymo公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AniGS旨在为3DGS重建的大型场景添加动画，用规范3DGS表示场景，借时间条件变形场建模运动，利用预训练视频扩散模型及迭代更新策略，防止静态区域运动伪影，实验证明该方法能产生自然动态和高质量新视图视频。

Comments Preprint. Project page: https://yccyenchicheng.github.io/AniGS/

AlayaWorld: Interactive Long-Horizon World Modeling -- Full Technical Report

阿莱雅世界：交互式长视野世界建模——完整技术报告

AlayaWorld Team, Kaipeng Zhang, Chuanhao Li, Yifan Zhan, Yongtao Ge, Yuanyang Yin, Jiaming Tan, Kang He, Liaoyuan Fan, Mingliang Zhai, Ruicong Liu, Xiaojie Xu, Xuangeng Chu, Zhen Li, Zhengyuan Lin, Zhixiang Wang, Zian Meng, Zihui Gao

机构 * Alaya Lab（阿莱亚实验室） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在创建交互式视频世界模型，核心方法是基于15B视频扩散变压器构建阿莱雅世界，通过自回归生成短潜在块等实现多种能力，在iWorld - Bench上长视野生成性能最佳，为相关研究提供开源可扩展基础。

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